由于超大规模集成电路技术的迅猛发展，过去二十年中，数字信号处理技术，即DSP(Digital Signal Processor)技术也得到了突飞猛进的发展，这种发展趋势在今后十年内仍将保持下去。据世界半导体贸易统计组织发布的统计与预测报告，2001～2006年可编程DSP市场的预期增长率为27.2%。预期2006年DSP市场将达到141.9亿美元，且增长率是逐年递增的，2005年的增长率预期为34%。到2010年，DSP芯片的集成度将会提高11倍，单个芯片上将会集成5亿只晶体管。目前DSP的生产工艺正在由0.35μm转向0.25μm、0.18μm、0.13μm，到2005年可能达到0.075μm。
集成度的提高使得硅片的面积进一步缩小，从而导致DSP芯片成本降低，价格下降。价格下降促使需求的上升和应用领域的扩展。DSP已从军用转向民用，在计算机、通信、消费类电子产品方面即所谓3C领域得到了广泛的应用。DSP在通信领域应用最多，占72%，计算机占3%，消费类、办公自动化各占2%，从趋势上看，工业（特别是变频电机控制）中的应用，以及消费类产品中应用的份额会有所上升。
在通信领域，DSP产品涵盖了从3G无线基站到无线局域网的广泛应用，数字化电视也离不开DSP。DSP在语言处理中的应用也是尽人皆知的，包括语言的压缩与解压，语言的合成，语言的识别等。
计算机的硬盘驱动器在使用DSP技术以后可大大提高存取速度，提高容量和缩小体积，以至于今后有可能用于掌上电脑。在PC机中，DSP可加速图形处理功能。以后的PC机，可能每台PC中含有不只一颗DSP芯片。在计算机外设中，激光打印机、扫描仪、光盘机等需要大量数据传输的设备，都有可能用到DSP技术。
DSP技术发展的另一趋势是速度更快，功耗更低，DSP片外的速度能达到几十兆赫已经近于极限，为了降低系统的噪声，提高系统抗干扰能力，片外时钟有进一步降低的趋势，即外部使用几兆赫的振荡器就够了，而片内则用压控振荡器加锁相环的技术，把片内时钟速度提高到100MHz、200MHz乃至更高，会有更多的DSP片内时钟达到1GHz。预期到2010年，同类水平的DSP的功耗将降到原来的1/3。
DSP与CPU
如果用普通计算机中的CPU来处理算法，做乘法和加法都要调用相应的乘法、加法函数，如果是浮点数运算，通常CPU需要将浮点运算交给协处理处理，虽然协处理器的浮点运算速度可能很快，但加上CPU将输入参数传出，再将运算结果取回的时间，会显得速度很慢；做循环时，要有循环变量，每次循环变量加1后再判断是否已经循环了n次，这一过程是比较慢的。
而DSP则在硬件设计上针对这类计算采取了一些独特的设计，以求最快的运算速度，以至于趋于模拟电路的延迟时间。
DSP能在一个时钟周期内完成乘法和加法运算，并能并行地同时将下面运算要用到的两个参数传入相应的运算用寄存器。在乘法及乘加指令的执行方式上，DSP的小数乘法在算法上分定点算法DSP与浮点算法DSP。在定点类DSP中，小数点的位置是固定的，不论定点的DSP还是浮点的DSP，乘法器都是用硬件逻辑完成的，乘法可以在一个指令周期内完成。
在循环方面，DSP有诸如重复n次（Repeat n），或循环n次（DO Loop n）等指令，使DSP能迅速完成n次循环，而不必每次都检查是不是已经循环n次了。这就是DSP在做数字信号处理方面的优势与独到之处。也是DSP区别于CPU的地方。
DSP与CPU在结构方面的另一区别是，DSP往往采用哈佛结构，而传统的CPU多为冯.诺曼结构（Von Neuman）。冯.诺曼结构指的是将程序与数据统一编址，不区分存储器的程序空间和数据空间。而哈佛结构指将程序空间与数据空间分开编址，这样在DSP处理数据空间运算与数据传输的同时可以并行地从程序空间读取下一条指令。采用哈佛结构，将程序空间与数据空间分开编址的好处是速度快，读程序和读写数据可以同时进行。
DSP在内核设计方面还有一个特点是采用多重流水线结构，流水线结构的层次深度可以从3级到6级。程序的执行过程大致可分为读指令、指令译码、指令执行等几个阶段。DSP在第一个时钟周期内读第一条指令，在第二个周期译码第一条指令同时在第二个周期内读入第二条指令，在第三个时钟周期内执行第一条指令，译码第二条指令，同时读入第三条指令，这样虽然执行一条指令仍需要三个周期，可是由于并行的流水线处理，看起来好像每条指令都是在一个周期内完成的，这就是流水线结构。
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